python - 如何使用 Pandas CDay 查找日期之间的工作日？

Question

我定义了一个存储假期的 Pandas CDay() 对象。我如何使用它来计算两个日期之间的工作日数？

我知道 np.busday_count，但我的日历恰好是 Pandas CDay。

Answer 1

您可以简单地将周掩码和假期从CDay 日历直接传递给np.busday_count。 .

np.busday_count(start_date, end_date,
                weekmask=bday_custom.weekmask, holidays=bday_custom.holidays)

或者(但肯定更慢)，您可以使用 pd.date_range ，并将您的自定义 CDay 日历作为 freq 传递。

pd.date_range(datetime(2017, 3, 5), datetime(2017, 3, 12), freq=bday_cust).size

这有一个不幸的副作用，即创建一个仅使用其大小的中间日期范围。

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示例

让我们设置一个无意义的自定义工作日日历。

from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay
weekmask = 'Mon Wed Fri Sat'
holidays = [datetime(2017, 3, 6), datetime(2017, 3, 11)]

bday_cust = CustomBusinessDay(holidays=holidays, weekmask=weekmask) 

现在，我们已将 3 月 5 日至 11 日这一周的星期一和星期六设置为工作日(和节假日)。现在查看该特定日期范围，我们可以计算剩余工作日 (2)

>>> np.busday_count(datetime(2017, 3, 5), datetime(2017, 3, 12),
                    weekmask=bday_custom.weekmask, 
                    holidays=bday_custom.holidays)
2
>>> pd.date_range(datetime(2017, 3, 5), datetime(2017, 3, 12), freq=bday_cust).size
2

粗略的示例基准

%timeit np.busday_count(datetime(2017, 3, 5), datetime(2017, 3, 12),
                        weekmask=bday_custom.weekmask, 
                        holidays=bday_custom.holidays)
100000 loops, best of 3: <b>17.2 us per loop</b>

% timeit pd.date_range(datetime(2017, 3, 5), datetime(2017, 3, 12), freq=bday_cust).size
1000 loops, best of 3: <b>573 us per loop</b>